当I/O数据速率超过20 Gbps时，PCB材料性能的过程变化直接影响SERDES裕量，从而影响整个系统质量。现有的物质属性提取方法大多集中在通过/失败决策上，而不是用于过程控制的监控和改进。本文提出的方法有两个目的:(1)以最小的测量成本/时间监测材料的变化，(2)指导供应商根据监测的统计数据调整生产过程。
这项工作的主要目标是开发一种空间效率高的方法，该方法精确到中高频，具有高测试吞吐量，同时在大量PCB制造环境中使用几乎所有现有的测试基础设施，具有成本效益。为了达到这一目标，一种新的γ - t方法利用两个传输线段和最小截面的t -谐振器的时频域测量。本文介绍了Gamma-T技术的两个版本:用于生产车间的低成本的版本和用于实验室环境中材料识别/验证的精确版本。这两个版本都适用于EDA工具的材料模型识别。
研究了两种版本对波段宽度变化和发射反射的灵敏度。结果表明，该方法在20 GHz范围内具有足够的鲁棒性和准确性。精确版本可用于高达50 GHz的材料识别。这个项目成功的关键是使用正确的硬件(Introbotix探针)和软件。Simbeor软件用于设计测试夹具，从tdt和s参数测量中提取Gamma，并使用现场求解器模型进行材料模型识别。我们的结论是，该技术可以用于工业使用或标准化。
整篇论文解释了该技术的具体细节，解释了对条带宽度和发射反射的敏感性。最后，对如下图所示的实例进行了解释和展示。
实际的例子
为了测试提出的γ - t技术，设计和研究了许多测试板。图8.1所示是为Introbotix手持探针设计的带有发射装置的测试板之一。单板的堆叠情况与生产环境中的预期情况类似。在Simbeor电磁信号完整性软件[16]中，发射和通孔的优化大约需要2小时的设置和分析时间。
图8.1。Introbotix手持探针测试板。发射是针对单端传输线的探头位置进行优化的。从微带到带线的跨孔过渡分别进行了优化。
图8.2。用RF探针和VNA(带*的红色曲线)和手持探针和TDR镜(带o的蓝色曲线)测量t谐振器的插入损耗。
图8.3。Gamma作为衰减和相位延迟提取自手持探针测量的tdt(黑线)和VNA和探测站测量的s参数。识别的宽带德拜型号:Dk=3.933, LT=0.0133 @ 720 MHz。修正Hammerstad模型:SR=0.575, RF=2.392。
损耗正切最初是用t型谐振器确定的。结果如图8.2所示。共振频率约为720兆赫。使用手持探针和TDR瞄准镜，首先确定损失切线为0.0133。为了验证TDT得到的结果，我们使用射频探针和VNA，得到的LT=0.0121，在10%以内。用VNA和TDR测得的插入损耗非常接近，如图8.2所示。
接下来，从两条传输线的TDT测量中提取Gamma，并通过匹配计算和测量的有效介电常数来识别720 MHz的宽带德贝介电模型Dk，如图8.3所示。最后，将实测和计算的传输线衰减值进行匹配，识别出导体粗糙度模型参数，如图8.3所示。在现场求解器中使用的频率连续介电和导体粗糙度模型简单地平滑了低频和高频缺陷。采用Simbeor SFS准静态场求解器对介质和导体的粗糙度模型进行识别。该模型可在其他准静态和电磁求解器中重复使用。为了验证该技术的性价比，对相同结构进行了射频探针和VNA测量的s参数的研究。用精确技术从s参数中提取的Gamma如图8.3所示进行比较。可以观察到提取的伽马与传输线与识别的材料模型之间有很好的相关性。
本文在2017设计展上发表。